改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

基于神经网络的汽轮发电机组推力瓦块拆检周期改进

运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单。     

新一代调度集中（CTC）对无线移动通信的需求分析及实现方案探讨

本文简要介绍了新一代调度集中的主要特点，重点分析其对无线移动通信的要求，并分析了目前常见解决方案各自的利弊，就存在的问题提出了观点。     

控制网元素的全精度估计

在布设工程控制网时 ,常遇到依据点与所布点部分或全部同级的情况 ,笔者应用广义平差原理 ,有效地解决了起始数据平差的问题 ,从而保证了控制网精度     

部分预应力混凝土梁裂缝宽度应用BP网络计算的研究

本文利用BP神经网络模型,对部分预应力混凝土矩形截面梁裂缝宽度的计算方法进行了探讨。首先,通过理论分析,找出影响预应力混凝土梁裂缝宽度的主要因素,在此基础上,建立预测预应力混凝土梁裂缝宽度的优化BP神经网络模型。然后,针对所建模型,输入一定量的实测的预应力混凝土梁裂缝宽度数据样本,进行模型参数的训练和学习,利用人工元神经网络的特点,训练好裂缝宽度计算模型。仿真计算的结果表明,应用人工元神经网络方法,进行部分预应力混凝土梁的裂缝宽度的预测计算是可行的,而且与我国现行规范公式的计算结果相比,计算精度更高。     

用称重传感器实现倾角虚拟测量

将虚拟测量技术应用于平台倾角的测量,提出了用称重传感器测量倾角的设想,并通过实验加以验证,发现该方法存在一定的测量误差,但误差分布规律性较强,应用误差补偿方法以减小实际测量误差。经过补偿,使称重传感器测量倾角的实际误差大大减小,最大相对误差为0.375%F.S.,最大绝对误差为0.1687°,达到了较高的测量精度,完全可以满足工程实际倾角测量的精度要求。     

声表面波气体传感器器件的设计

论述了声表面波气体传感器器件的结构设计及设计参数的选择,设计了ST和AT不同切向的石英晶体材料做压电基片材料的三种振荡器,通过电性能参数的测试,比较了三种振荡器的性能优劣。     

铁路道口远程安全监控系统设计

介绍一种利用嵌入式系统和GPRS技术相结合,实现铁路道口远程监控及告警和列车接近预警的应用系统。详细描述了系统组成结构、硬件原理设计和软件实现方法。通过该系统不仅使列车接近道口时有声光报警,而且可以使得铁路道口管理部门不用到达道口所在位置,通过铁路道口控制中心的检测平台,就可以对整个辖区内的铁路道口设备工作状态和道口通过列车的车流量进行全面监控,从而迅速地了解道口设备的故障类型,在最短时间内保证设备正常运行,同时也便于铁路道口的监管部门对其道口监护员的工作进行远程监控。     

开放体系结构应用研究

在以用户需求为核心的今天，分布式异构网络的解决方案应该是开放的。介绍了目前开放体系结构的技术规范，包括Web服务协议栈和Web服务体系结构堆栈等，以及开放体系在网络中心战中的应用。     

船舶液体舱液位遥测方法及数据分析

采用压力式传感器将其安装在流体舱中尽可能低的位置，对液体舱进行舱容测量，获取舱容与液面之间的关系数据；试验表明，该方法遥测结果是可信的。